🔥 Ееее начинаем первое из серии меропиятий в Точке Кипения!

Сегодня разберем основные типы задач в машинном обучении и основные направления ИИ. Расскажем где они применяются и насколько востребованы на сегодняшний день, а еще поделимся решениями, разработанными в нашей компании!

😎 Подключайтесь – https://youtu.be/PRaL9FwPee8

👀 Последние недели в СМИ поднимается вопрос о нехватке вычислительных мощностей (серверов) для российских IT-компаний, госструктур и бизнеса в целом.

Но что происходит на самом деле?

👁‍🗨 Зачем вообще обучать машины?

Возьмем жизненную ситуацию: человек хочет купить машину за 1 млн рублей. Он заходит на сайт, где еще нет фильтров по цене, и перебирает объявления. В процессе сбора данных он выясняет, что новые машины в среднем стоят 2 млн, годовалые — 1,9 млн., двухгодовалые — 1,8 млн. и так далее. С каждым годом жизни машины цена снижается на 100 000 рублей. Человек приходит к выводу, что с его бюджетом ему светит что-то примерно десятилетнее.

То, что сделал человек, собрав данные и обобщив до формулы, в статистическом анализе называется регрессией. Регрессия позволяет связать между собой некие числовые параметры, и используется, чтобы предсказывать, какое значение будет у параметра А при определенном значении параметра Б. Не задумываясь, мы регулярно пользуемся рудиментарными формами регрессионного анализа в повседневной жизни. Например, организуя шашлыки на майских, можно пойти сложным путем и опросить двадцать человек, на кого сколько мяса брать. А можно просто взять среднее потребление, 0,5 кг на человека в сутки, и закупить сразу 10 кг, не засоряя чат.

Простые формулы дают удобство. Но в большинстве ситуаций параметров не два и не три, а гораздо больше. Взять те же машины: помимо года выпуска есть пробег, модель, комплектация, техническое состояние, сезонность спроса и так далее. Даже по отдельности связать все варианты, с той же ценой по очереди — это уже выходит за рамки того, что удобно посчитать в уме. А ведь эти параметры еще и между собой взаимодействуют, причем не всегда очевидным образом. Здесь на помощь и приходит машинное обучение 💻

​​Дальний Восток принимает регистрации!

☀️ Новость дня: открыта регистрация на ближайший хакатон в Дальневосточном ФО, который пройдет 27 по 29 мая. В личном кабинете участника в разделе «Хакатон» можно увидеть все три кейса. Рассказываем про них:

⚡️ Помоги роботам построить маршрут

Нужно разработать маршрут для группы интеллектуальных роботов, которые действуют сообща. Созданная стратегия поможет им достичь целей максимально эффективно и без столкновений друг с другом. 🤖 Это оптимизирует множество разнообразных логистических задач на железных дорогах, складах, перекрестках и других транспортных узлах.

⚡️ ИИ на страже популяции ненецких моржей

Тебе предстоит создать программу учета моржей на основе данных с беспилотников заповедника «Ненецкий». Каждое лето около тысячи атлантических моржей создают крупнейшее в мире лежбище, а твое решение поможет ученым следить за численностью и состоянием подвида, занесенного в Красную книгу.

⚡️ Ловцы аномалий в базах вылова и переработки рыбопродуктов

Ты сможешь разработать прототип системы анализа информации между базами вылова и переработки рыбопродуктов. Это позволит контролировать несостыковки в вылове и переработке рыбопродуктов, а также сократит прецеденты незаконного улова.

👉 Регистрируй себя и команду, выбирай понравившийся кейс в личном кабинете по ссылке: https://lk.hacks-ai.ru/755853/hackathon

‼️ Хакатон пройдёт в гибридном формате: доступно онлайн участие, а также ты можешь кодить на офлайн-площадке в одном из крупнейших городов Дальнего Востока - Хабаровске.

А если ты ещё ищешь свою дрим-тим, лови варианты найти её 😏

1️⃣ Написать в Telegram-чат для поиска команды. Расскажи о своих компетенциях и роли в команде, прикрепив тег #поиск

2️⃣ Воспользоваться поиском по командам в личном кабинете участника. Расскажи о своём опыте и подавай заявку в любую понравившуюся команду!

Не забудь — чтобы твою команду допустили до хакатона, в ней должно быть 3+ участников 🚀

📌 Топ ресурсов с бесплатными курсами:

1.Бесплатные курсы по JS

2.Бесплатные курсы по HTML/CSS

3.Бесплатные курсы для full stack dev

5.Бесплатные курсы по версте

6.Бесплатные курсы по python

7.Бесплатные курсы по Java

8.Бесплатные курсы по C++

9.Бесплатные курсы по Unity

10.Бесплатные курсы по SQL

11.Бесплатные курсы по Android

12.Бесплатные курсы по С#

13.Бесплатные курсы по UnrealEngine

14.Бесплатные курсы по Linux

15.Бесплатные курсы по tilda

16.Бесплатные курсы по Kotlin

⚡️ Минэкономразвития заказало выполнение работ по созданию государственной информационной системы «Экономика» для анализа и прогнозирования социально-экономического развития, в том числе мониторинга эффективности реализованных субсидий и мер поддержки. Соответствующая закупка размещена на портале госзакупок. Стоимость контракта — 269,8 млн руб., заявки на участие в конкурсе принимались до 4 мая.

В прямом эфире РБК обсудили с экспертами перспективы разработки и внедрения подобной системы. Лоран Акопян, генеральный директор компании iPavlov также поделился своими мыслями по теме.

👁 Подробнее на РБК

🌪 Председатель совета директоров «Базальт СПО» Алексей Смирнов на го­довом соб­ра­нии Ас­со­циа­ции разработчи­ков прог­рам­мных про­дук­тов «Оте­чес­твен­ный софт» отметил, что в положении о реестре отечественного ПО предусмотрен ежегодный аудит ПО, но за время существования реестра такой аудит ни разу не проводился. 

Еще в конце января 2022 г. разработчик софта с российскими корнями ABBYY уведомил Минцифры о несоответствии двух десятков своих программ требованиям реестра. Однако ABBYY - едва ли не единичный пример добровольного отзыва продуктов из реестра со стороны разработчика.

Корреспондент ComNews изучил лишь первые 10 из 656 онлайн-страниц этого реестра, отсортированных по увеличению даты включения в него продуктов, нашел немало примеров устаревшей информации, отсутствия на рынке указанных продуктов или их создателей. 

🔖 Лоран Акопян, генеральный директор iPavlov, и другие эксперты прокомментировали ситуацию. Материал целиком на ComNews

Что такое GAN, зачем они вам и при чем тут ринг?

Пожалуй, только ленивый мог не заметить, что генеративно-состязательные сети 100% тренд последних лет. Скорее всего, вы даже пробовали сами что-нибудь cгенерить в DALL-E 🙃

Рассказываем о том, как они работают в статье на Яндекс.ДЗЕН 👇

https://zen.yandex.ru/media/id/5fb59c3be146c2727a6f5f68/627e3af777d6b2693270d298

👨‍🏭 В маркетплейс за промышленным ПО: Что думают производители инженерного софта о будущей платформе?

За последние два месяца частично или полностью остановили деятельность в России ряд западных производителей систем для промышленной автоматизации: АВВ, General Electric, Honeywell, Yokogawa, Halliburton, Siemens и другие.

Для решения проблемы зависимости от западных вендоров Минпромторг намерен свести отечественных разработчиков решений и заказчиков на единой цифровой площадке. Эксперты рассказали RSpectr, применима ли к продвижению инженерного ПО стратегия Appstore или GooglePlay.

🗨 Ознакомиться с материалом можно по ссылке

🌩 13 мая стало известно, что «Ростелеком» предложил назначить свою структуру единственным поставщиком серверов и систем хранения данных для российского рынка. Корпорация намерена поставлять технику госструктурам и коммерческим компаниям. RSpectr опросил экспертов и выяснил, к чему может привести реализация этой идеи.

CEO iPavlov Лоран Акопян считает, что нехватка вычислительных ресурсов — один из самых существенных факторов замедления темпов цифровизации, причем не только в госсекторе. Никто из игроков рынка, включая государство, по его словам, не может позволить допустить этого.

«В конечном итоге пострадает наиболее инновационный сегмент рынка — компании, которые в течение многих лет разрабатывали технологии и продукты в области искусственного интеллекта, интернета вещей, дополненной реальности. Они лишатся возможности внедрения своих уже готовых решений из-за банальной нехватки серверного-облачного оборудования, существенного повышения расходов и сроков на закупки вычислительных мощностей».

👾 Задумывались когда-нибудь, каким образом устроено общение с машинами? Как и почему мы получаем от них ответы?

Все это связано с магией NLP. И нет, речь пойдет не о псевдо научном подходе к межличностному общению. В этот раз мы планируем подробно разобрать Natural Language Processing – одно из популярнейших направлений ИИ, решающее широкий круг задач по обработке текстов на естественном языке.

Внушительный объем информации в интернете хранится в текстах: новости, статьи, комментарии, объявления, сообщения. И сегодня перед NLP стоит две основные задачи:

1️⃣ NLU (Natural Language Understanding) – задача обработки, связанная с пониманием смысла высказываний.
2️⃣NLG (Natural Language Generation) – процесс сознательного конструирования текстов.

С их помощью можно отсортировать информацию, выделить главное, провести анализ содержания текста, его эмоциональной окраски и даже сгенерировать вполне человеческие тексты. Вообщем возможности NLP впечатляют. Для решения используются нетривиальные приемы и интересные технические подходы, включая революционные методы кодирования смыслов, использования эмбедингов и статистики.

👻 31 мая ведущие разработчики и руководители проектов iPavlov разберут несколько кейсов по анализу текста, после которых у вас будет понимание, как применить рассмотренные решения в своей работе или бизнесе.

Темы докладов:

▫️Как предложить клиенту именно то, что ему нужно, не задавая 200 вопросов?
▫️NLP в production: опыт iPavlov (на примере чат-ботов)
▫️Поиск редких закономерностей в больших массивов данных при помощи NLP

Когда?
31 мая с 19:00 до 20:30

Где?
Москва, Точка Кипения, Малый Коннюшковский пер.2

🔥 Регистрируйся по ссылке